Analista de Processamento (Perfil 13)

Grade curricular

DATAPREV — Edital 001/2026, retificado em 29/07/2026 — Anexo I CONHECIMENTOS GERAIS LÍNGUA PORTUGUESA: 1 Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. 2 Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. 3 Domínio da ortografia oficial. 4 Domínio dos mecanismos de coesão textual. 4.1 Emprego de elementos de referenciação, substituição e repetição, de conectores e de outros elementos de sequenciação textual. 4.2 Emprego de tempos e modos verbais. 5 Domínio da estrutura morfossintática do período. 5.1 Emprego das classes de palavras. 5.2 Relações de coordenação entre orações e entre termos da oração. 5.3 Relações de subordinação entre orações e entre termos da oração. 5.4 Emprego dos sinais de pontuação. 5.5 Concordância verbal e nominal. 5.6 Regência verbal e nominal. 5.7 Emprego do sinal indicativo de crase. 5.8 Colocação dos pronomes átonos. 6 Reescrita de frases e parágrafos do texto. 6.1 Significação das palavras. 6.2 Substituição de palavras ou de trechos de texto. 6.3 Reorganização da estrutura de orações e de períodos do texto. 6.4 Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade. LÍNGUA INGLESA: 1 Compreensão de textos em língua inglesa e itens gramaticais relevantes para o entendimento dos sentidos dos textos. RACIOCÍNIO LÓGICO: 1 Estruturas lógicas. 2 Lógica de argumentação: analogias, inferências, deduções e conclusões. 3 Lógica sentencial (ou proposicional). 3.1 Proposições simples e compostas. 3.2 Tabelas-verdade. 3.3 Equivalências. 3.4 Diagramas lógicos. 4 Lógica de primeira ordem. 5 Raciocínio lógico envolvendo problemas aritméticos, geométricos e matriciais ATUALIDADES E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: 1 Tópicos relevantes e atuais de diversas áreas, tais como segurança, transportes, política, economia, sociedade, educação, saúde, cultura, tecnologia, energia, relações internacionais, desenvolvimento sustentável e ecologia. 2 Inteligência Artificial: fundamentos e aplicações: conceitos de inteligência artificial; aprendizado da máquina; introdução aos modelos generativos e modelos de linguagem; ética, governança e privacidade em IA. LEGISLAÇÃO ACERCA DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E PROTEÇÃO DE DADOS: 1 Lei nº 12.527/2011 (Lei de Acesso à Informação): capítulos I, II, III, IV e V; Dec. nº 7.724 e nº 7845. 2 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. 3 Lei nº 12.965/2014 (Marco Civil da Internet): capítulos II, Seção I, e III, Seções I e II. 4 Lei nº 13.709/2018 (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD): capítulos I, II, III, IV, VII, VIII e IX. CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS — ANALISTA DE PROCESSAMENTO SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO: 1 Políticas de segurança da informação. 2 Procedimentos de segurança, conceitos gerais de gerenciamento. 3 Segurança de redes de computadores, inclusive redes sem fio. 4 Vulnerabilidades e ataques a sistemas computacionais. 5 Criptografia. 6 Proteção contra softwares maliciosos. 7 Certificação digital. 8 Conceitos básicos Lei nº 13.709/2018 e suas alterações (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais – LGPD). 9 Conceitos: 9.1 IDS (Intrusion Detection System). 9.2 IPS (Intrusion Prevention System), 9.3 SIEM (Security Information and Event Management) 10 NIST Cybersecurity Framework version 1.1. GESTÃO DE SERVIDORES: 1 Sistemas operacionais: fundamentos, gerenciamento de processos, gerenciamento de memória, gerenciamento de entrada e saída e gerenciamento de documentos. 2 Instalação, configuração e administração de sistemas operacionais Windows Server 2019 e 2022, famílias Linux Red Hat, Debian e CentOS. Serviços de diretório Active Directory e LDAP; interoperabilidade. 3 Gerenciamento de configuração de servidores, aprovisionamento, orquestração e automação de infraestrutura de TI/Conceitos de Contêineres e Orquestração de Contêineres. (Docker, Kubernetes, Rancher). 4 Fundamentos, operação e configuração de Sistemas Operacionais: Linux e Windows; Programação em linguagens: Power Shell, Shell Script (bash). COMPUTAÇÃO EM NUVEM E VIRTUALIZAÇÃO: Conceitos de computação em nuvem: conceitos básicos; tipologia (IaaS, PaaS, SaaS). Modelo: privada, pública, híbrida. Benefícios, alta disponibilidade, escalabilidade, elasticidade, agilidade, recuperação de desastres. Componentes centrais da arquitetura em nuvem: distribuição geográfica, regiões, zonas de disponibilidade, subscrições, grupos de gestão, recursos. Características gerais de identidade, privacidade, conformidade e segurança na nuvem. Infrastructure as Code (IaC). Automação. Red Hat Clair, Docker, Harbor, Kubernetes, VMware NSX, VMware vCenter Server, VMware vCloud Director, VMware vRealize Automation, VMware vRealize Log Insight, VMware vRealize Operations, VMware vRealize Orchestrator. REDES DE COMPUTADORES: 1 Conceitos de redes de computadores: meios de transmissão, classificação, topologia de redes, redes de longa distância, redes locais e redes sem fio. 2 Elementos de interconexão de redes de computadores (hubs repetidores, switches, roteadores). VLANs. Cabeamento estruturado. 3 Noções dos modelos de referência OSI (Open System Interconnection Reference Model). 4 Noções dos padrões IEEE 802.1, IEEE 802.3, IEEE 802.11 a/b/g/n/ac. 5 Arquitetura e pilhas de protocolos TCP/IP: camada de rede (IPv4, IPv6 e IPsec), conceitos básicos de endereçamento e roteamento; camada de transporte (TCP e UDP); camada de aplicação (FTP, SSH, DNS, SMTP, POP, IMAP, HTTP, HTTPS, SSL, DNS, RDP, DHCP). Sistemas de nomes. 6 Noções de gerência de redes: conceitos dos protocolos SNMP e RMON. 7 Noções de telefonia digital, VoIP (Voice over Internet Protocol), Telefonia IP e Comunicações unificadas. 8 Noções de vídeo conferência. Protocolos SIP (Session Initiation Protocol), H323 e Qualidade de serviços (QoS – Quality of Service). BANCO DE DADOS: 1 Modelagem de dados (conceitual, lógica e física). 2 Abordagem relacional. 3 Normalização das estruturas de dados. 4 Integridade referencial. 5 Metadados. 6 Modelagem dimensional. 7 Linguagem de consulta estruturada (SQL). 8 Linguagem de definição de dados (DDL). 9 Linguagem de manipulação de dados (DML). 10 SGBD. 11 Propriedades de banco de dados. 12 Banco de dados NoSQL. 13 Banco de dados em memória. 14 Data lakes e soluções para big data. INTELIGÊNCIA DE NEGÓCIOS (BUSINESS INTELIGENCE): Conceitos de business intelligence, data lake, inteligência artificial e machine learning. GESTÃO E GOVERNANÇA DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: 1 Gerenciamento de projetos (PMBOK 7ª edição). 2 Processos, grupos de processos e área de conhecimento. 3 Gestão de riscos. 4 Gerenciamento de serviços (ITIL v4). 4.1 Conceitos básicos, disciplinas, estrutura e objetivos. 5 Governança de TI (COBIT 2019). 5.1 Conceitos básicos, estrutura e objetivos. 6 Conceitos de gestão de processos e modelagem de processos de negócio usando BPMN. Fonte: https://conhecimento.fgv.br/sites/default/files/concursos/edital-retificado-dataprev.pdf